Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist khác nhau như thế nào?

Trong khi thế giới vận hành hoàn toàn dựa trên số liệu, thì các công ty cũng đã không thể tồn tại nếu như chiến lược của họ không xem xét yếu tố dữ liệu (data). Hiện tại có rất nhiều vị trí trong các lĩnh vực chỉ trông cậy vào dữ liệu (data) vì thiếu đi góc nhìn và sự chắc chắn. Điều đó đã chứng minh được dữ liệu đóng vai trò vô cùng quan trọng khi đưa ra những quyết định tiếp theo trong bài toán doanh nghiệp. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu kỹ về những điểm khác biệt và tương đồng giữa Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist

Trước khi chúng tôi đi sâu vào các kỹ thuật, hãy xem những gì sẽ được đề cập trong bài viết này:

1. Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist là ai?

2. Những bộ kỹ năng mà mỗi vị trí cần là gì?

3. Vai trò và trách nhiệm của từng vị trí 

4. Mức lương và thị trường tuyển dụng

Data Analyst	Data Engineer	Data Scientist
Data Analyst phân tích dữ liệu và sử dụng chúng để giúp các công ty đưa ra quyết định tốt hơn.	Data Engineer góp mặt trong việc chuẩn bị dữ liệu. Họ phát triển, xây dựng, thử nghiệm và duy trì mô hình hoàn chỉnh.	Data Scientist phân tích và giải thích dữ liệu phức tạp. Họ là những người sắp xếp dữ liệu tổ chức dữ liệu (lớn).

Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist là ai?

• Data Analyst

Hầu hết những bạn mới bắt đầu hứng thú với những công việc liên quan đến dữ liệu (data) đều sẽ bắt đầu với vị trí Data Analyst, vì những yêu cầu kinh nghiệm cho vị trí này không quá khó. Bạn sẽ cần chuẩn bị bằng Đại học cử nhân và kiến thức thống kê. Kỹ năng cứng vững chắc sẽ là một điểm cộng và có thể giúp bạn nổi bật hơn hầu hết các ứng viên còn lại.

Data Analyst chịu trách nhiệm phân tích dữ liệu số (khai thác dữ liệu, làm sạch dữ liệu, thăm dò dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu) và sử dụng nó để giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn. Data Analyst chịu trách nhiệm thực hiện các hành động ảnh hưởng đến phạm vi hiện tại của doanh nghiệp

Vị trí tuyển dụng Data Analyst

• Data Engineer

Data Engineer cần có bằng thạc sĩ trong lĩnh vực liên quan đến dữ liệu hoặc tích lũy kinh nghiệm nhiều năm hơn so với Data Analyst. Data Engineer cần có nền tảng kỹ thuật vững chắc với khả năng tạo và tích hợp API.

Họ cũng cần hiểu về quy trình truyền dẫn dữ liệu và tối ưu hóa hiệu suất. Data Engineer chịu trách nhiệm phát triển nền tảng mà Data Analyst và Data Scientist làm việc.

Vị trí tuyển dụng Data Engineer

• Data Scientist

Data Scientist là người phân tích và giải trình dữ liệu kỹ thuật số phức tạp. Mặc dù có nhiều yêu cầu khi ứng tuyển vào vai trò của Data Scientist, nhưng yếu tố quan trọng nhất là tích lũy đủ kinh nghiệm và học các kỹ năng khác nhau của Data Scientist. Những bộ kỹ năng này bao gồm các phân tích thống kê nâng cao, hiểu biết đầy đủ về học máy, điều kiện dữ liệu, v.v.

Vị trí tuyển dụng Data Scientist

Những bộ kỹ năng mà mỗi vị trí cần là gì?

Các bộ kỹ năng khác nhau cần có cho Data Analyst, Data Engineer and Data Scientist:

Data Analyst	Data Engineer	Data Scientist
Data Warehousing	Data Warehousing & ETL	Statistical & Analytical skills
Adobe & Google Analytics	Advanced programming knowledge	Data Mining
Programming knowledge	Hadoop-based Analytics	Machine Learning & Deep learning principles
Scripting & Statistical skills	In-depth knowledge of SQL/ database	In-depth programming knowledge (SAS/R/ Python coding)
Reporting & data visualization	Data architecture & pipelining	Hadoop-based analytics
SQL/ database knowledge	Machine learning concept knowledge	Data optimization
Spread-Sheet knowledge	Scripting, reporting & data visualization	Decision making and soft skills

Bộ kỹ năng chính của Data Analyst xoay quanh việc thu thập và xử lý dữ liệu. Mặt khác, một Data Engineer yêu cầu hiểu biết về lập trình để xây dựng các thuật toán kỹ lưỡng cùng với việc thành thạo thống kê và toán học. Cuối cùng, một Data Scientist cần phải là bậc thầy. Dữ liệu, số liệu thống kê và toán học cùng với kiến ​​thức lập trình chuyên sâu cho Machine Learning và Deep Learning.

Sau khi tìm hiểu về những bộ kỹ năng bạn cần để trở thành Data Analyst, Data Engineer and Data Scientist. Tiếp theo, so sánh các vai trò và trách nhiệm của các vị trí này.

Vai trò và trách nhiệm của các vị trí

Vai trò và trách nhiệm của Data Analyst, Data Engineer and Data Scientist sẽ khá giống nhau nếu như so sánh bộ kỹ năng:

Data Analyst	Data Engineer	Data Scientist
Tiền xử lý và thu thập dữ liệu	Phát triển, thử nghiệm và duy trình mô hình	Chịu trách nhiệm phát triển các mô hình hoạt động
Nhấn mạnh vào việc thể hiện dữ liệu thông qua báo cáo và hình ảnh	Hiểu về lập trình và độ phức tạp	Thực hiện phân tích và tối ưu hóa dữ liệu bằng cách sử dụng machine learning & deep learning
Chịu trách nhiệm phân tích thống kê và giải thích dữ liệu	Triển khai ML & mô hình thống kê	Tham gia lập kế hoạch chiến lược cho phân tích dữ liệu
Đảm bảo thu thập và bảo trì dữ liệu	Xây dựng đường dẫn cho các hoạt động ETL khác nhau	Tích hợp dữ liệu và thực hiện phân tích ad-hoc
Tối ưu hóa hiệu quả và chất lượng thống kê	Đảm bảo dữ liệu chính xác và linh hoạt	Gắn kết khoảng cách giữa các bên liên quan và khách hàng

Mức lương và thị trường tuyển dụng

Data Analyst	Data Engineer	Data Scientist
$59000 /năm	$90,8390 /năm	$91,470 /năm

Tham khảo báo cáo của Glassdoor 

Mức lương điển hình của một Data Analyst là dưới $59000 /năm. Một Data Engineer có thể kiếm tới 90,8390 đô la/năm trong khi một Data Scientist có thể kiếm được 91,470 đô la/năm.

Nhìn vào những con số này, ban đầu có thể không có nhiều khác biệt. Tuy nhiên, khi nghiên cứu sâu hơn về các con số, một nhà Data Scientist có thể kiếm được nhiều hơn từ 20 đến 30% so với một Data Analyst. 

Sau bài viết này, DigiSource mong bạn có thêm góc nhìn về sự khác biệt và tương đồng giữa các vị trí này. Nếu bạn thấy thích chủ đề này, hãy đón đọc nhiều hơn từ mục Blog tại DigiSource. 

Tìm việc Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist uy tín ở đâu?

Tại DigiSource, công ty chuyên tập trung cung cấp dịch vụ tuyển dụng nhân sự (headhunt agency) trong lĩnh vực IT và Marketing.. cùng một số vị trí liên quan trong mảng công nghệ.  Hoạt động kinh doanh và hoạt động cộng đồng của DigiSource đều hướng đến việc hiện thực hóa phương châm “Đúng người – Đúng việc”, mang đến những giá trị thiết thực cho cả ứng viên lẫn doanh nghiệp.

Hiện nay, DigiSource đang sở hữu cộng đồng ở các nền tảng khác nhau như Zalo, Linkedin và Facebook nơi có hơn 1000+ NTD và UV từ đa dạng các lĩnh vực khác nhau cộng đồng tuyển dụng.